#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/7/31 上午10:39
# @Author  : fugang_le
# @Software: PyCharm

import synonyms


candidate_list = ['流产假需要提供什么材料', '陪产假要交什么材料', '丧假需要提供哪些证明材料', '休病假要交什么材料',
                      '已转深户，我需要提交什么材料？', '如何休陪产假', '哪些休假是需要提交休假材料的？', '休假材料提交到哪？',
                      '陪产假有多少天', '如何提交材料']
sent = '''陪产假需要提供什么材料'''

#####获得一个词语的向量，#######
print('飞机：', synonyms.v('飞机'))

#####获得一个分词后句子的向量，向量以BoW方式组成#######
# 获得每个非停顿词的向量
print("飞机和人类的故事", synonyms.sv(['飞机','和','人类','的','故事']))

#######分词#########
words = synonyms.seg(sent)
print(words)

#######nearby#########
print("话费: ", type(synonyms.nearby("飞机")))
print("纱布: ", synonyms.nearby("纱布"))
print("NOT_EXIST: ", synonyms.nearby("NOT_EXIST"))

#######以友好的方式打印近义词，方便调试，display调用了 synonyms#nearby 方法。#####
print(synonyms.display('需要'))

######两个句子的相似度比较######
socres = [(synonyms.compare(sent, sent_, seg=True), sent + "||" + sent_) for sent_ in candidate_list]

socres.sort(key=lambda x:x[0], reverse=True)
for item in socres:
    print(item)

# while 1:
#     s = input(">>")
#     result = synonyms.nearby(s)
#     print(result)


